AI에게 '좋은 지시'는 계속 변한다: 구현 상세보다 문맥과 제약을 전달하는 방식

생성형 AI를 코딩에 사용하기 시작했을 때는, 수정할 파일, 사용할 함수, 구현 절차, 기대하는 코드의 형태까지 구체적으로 지시해야 잘 되는 경우가 많았습니다.

모델이 코드베이스 전체를 충분히 탐색하지 못하고, 긴 작업을 자율적으로 진행하는 것도 어려웠던 시기에는, 세부 작업 분해가 합리적이었습니다.

반면, 현재의 코딩 에이전트에는 코드베이스를 검색하고, 관련 파일을 읽고, 기존 구현 패턴을 조사하며, 변경할 부분을 판단할 수 있는 것들이 있습니다. AI의 능력이 변하면, 좋은 지시에 포함해야 할 정보도 바뀝니다.

이 글에서는 구현 상세를 먼저 결정하는 대신, 인간만이 전달할 수 있는 문맥(Context), 목적, 제약, 판단 기준을 전달하는 사고방식을 정리합니다.

AI가 한 번에 다룰 수 있는 문맥이나 자율적으로 실행할 수 있는 작업이 제한적이었을 때는, 인간이 태스크를 세밀하게 분해할 필요가 있었습니다.

UserService.ts 파일을 엽니다.
getUser 메서드를 수정합니다.
sessionStorage에서 검색 조건을 가져옵니다.
...

이렇게까지 분해하면, AI가 도중에 헤맬 가능성을 줄일 수 있습니다. 인간이 설계와 작업 분해를 하고, AI에게는 구현을 담당시키는 형태입니다.

현재는 같은 문제를 다음과 같이 전달할 수 있는 상황이 있습니다.

검색 조건을 탭별로 독립적으로 유지하고 싶습니다.
현재는 다른 탭의 검색 상태가 섞이는 문제가 있습니다.
브라우저를 닫은 후까지 검색 조건을 남길 필요는 없습니다.
...

이 요청에서는, UserService.ts을 변경할지, 아니면 sessionStorage를 사용할지는 결정하지 않았습니다. 어디에 문제가 있는지 조사하고 적절한 구현 방법을 선택하는 것도 태스크의 일부로 전달합니다.

AI가 스스로 확인할 수 있는 정보까지 매번 지시서에 옮겨 적으면, 인간 측의 조사가 병목이 됩니다.

AI에게 적극적으로 전달하고 싶은 것은 구현 절차보다 다음 정보입니다.

예를 들어, customer, applicant, contractHolder가 업무상 다른 개념이라면, 그 구별은 단순한 명명 규칙의 취향이 아닙니다. 이름의 차이 자체가 도메인 모델을 나타냅니다. 이러한 정보는 코드만으로는 충분히 판단하기 어려울 때가 있습니다.

인간은